Биологи постоянно отслеживают истории жизни отдельных животных и птиц. Это необходимо, чтобы получить целостное представление об их образе жизни, повадках и проблемах, которые у них возникают.
Уже очень давно птиц в дикой природе биологи окольцовывают (на кольце указываются основные данные особи). Некоторое время назад в свою ежедневную практику многие учёные внедрили распространённые RFID-метки, которые также могут нести информацию о той или иной особи.
Однако даже в этом случае сбор данных остаётся весьма трудозатратным процессом, который занимает много времени, ведь каждую такую метку надо считать.
Группа учёных из Франции, Португалии и Германии, работающая под руководством Андре Ферейры (André Ferreira) из Университета Монпелье, решила облегчить жизнь себе и коллегам, использовав для сбора данных последние достижения компьютерных технологий.
Как сообщает "Популярная механика", для начала они разработали технологию получения фотографий отдельных птиц с различных ракурсов. Для этого была использована кормушка, оснащённая RFID-антенной, компьютером Raspberry Pi и Pi-камеры. В итоге процесс был практически полностью автоматизирован.
Затем эти фотографии, каждая из которых имела метку, указывающую на конкретную птицу, были использованы для обучения нейронной сети.
В результате ИИ научился различить птиц по рисунку на её оперении, то есть делать то, что человек делать не может. Более того, компьютерный мозг смог идентифицировать даже новых птиц, изображения которых ему не предоставлялись во время обучения (хотя и с более низкой точностью).
Новый метод, описанный в журнале Methods in Ecology and Evolution, был успешно опробован на популяциях трёх видов птиц: общественных ткачах, больших синицах и зебровых амадинах.
Разработчики уверены, что он не только упростит идентификацию птиц, но также продемонстрирует широкие перспективы использования ИИ в исследованиях такого рода.
Понравился материал? Тогда подписывайтесь на наш канал, ставьте лайки и делитесь материалом с друзьями. Не понравился или вам есть, что добавить? Будем рады комментариям. Всё это помогает нам становиться лучше с каждым днём.
